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Enregistrement W3049693410 · doi:10.1037/fam0000793

Subjective well-being across partnerships.

2020· article· en· W3049693410 sur OpenAlexfundno aff
Matthew D. Johnson, Franz J. Neyer, Christine Finn

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPsychologySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on data gathered from 554 focal participants in the German Family Panel (pairfam) study surveyed at 4 time points spanning 2 intimate unions, this brief report investigated changes in 3 indicators of subjective well-being (life satisfaction, depressive symptoms, and self-esteem) across partnerships. Latent change score-modeling results showed no mean-level changes in life satisfaction or self-esteem from Time 1 in Partnership 1 to Time 2 of Partnership 2 and a slight increase in depressive symptoms across partnerships. This overall stability in subjective well-being was evident despite a series of changes in the interim period: Subjective well-being worsened as the end of Partnership 1 approached, improved after the initiation of Partnership 2, and leveled off as Partnership 2 progressed. Being female predicted worse initial subjective well-being at the outset of the study, a greater decrease in well-being as participants approached the end of Partnership 1, and an overall reduction in self-esteem and increase in depression symptoms across partnerships. Being older, married in Partnership 1, and having a longer duration first partnership predicted worse initial well-being, a steeper decrease in life satisfaction as Partnership 1 drew to a close, and older participants had lower life satisfaction across unions. These findings add to a growing literature documenting the remarkable stability of individual and relational functioning across time while also highlighting those most at risk of reduced subjective well-being across partnerships. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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